数据驱动和数据赋能有什么区别?

2022-12-05 14:49:45 浏览数 (1)

在谈及大数据的价值时,“数据化管理,数据化运营,数据驱动,数据赋能“可以说是最频繁提及的词语,但是及时作为数据从业者,也未必能彻底搞清楚其中的差别。

回归到数据对于企业经营最顶层的作用来看,其实数据的作用就2个,首先是数据优化,其次是数据驱动。

1.数据优化

顾名思义,就是通过数据来优化个人或者企业的行为,是一种后置的价值,过去没数据时,靠经验拍脑袋定性决策,有了数据后,可以一切用数据说话。比如,练习打靶,统计每次命中的靶数,心里有数后,在教练的经验指导下,调整动作,再看下次命中是否有所提升,这就是数据优化。

2.数据驱动

数据驱动则是指利用数据的能力,直接为决策或者运营的过程提供“外挂”支持,例如通过增加高倍望远镜、激光瞄准器,或者大量数据统计分析发现,当风速20公里/小时,风向东南时,枪口的角度应该时X度。在下次打靶过程中,提供直接的能力加持。

再比如,过去做广告投放,主要是根据广告的效果点击数据,不断尝试优化投放策略,运营人员的经验对效果有巨大影响,所以有专门的广告代理公司以及SEO优化师。而随着数据技术的成熟,运营的精细化,在广告投放时,针对产品的目标用户画像选择流量池中的目标用户群体,并融入算法的个性化行为匹配能力,广告的转化效果得到了大幅提升。

所以,数据优化和数据驱动的主要区别,一个侧重于利用数据提供优化的方向,另一个则是直接把数据作为改进的方法和利器。以后再去用相关的词语去描述大数据的价值时,就可以按照这两个维度去区分了。

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